WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

ШПИЛЕВАЯ ОЛЬГА ЯКОВЛЕВНА

СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С БЫСТРЫМИ АЛГОРИТМАМИ АДАПТАЦИИ ДЛЯ МНОГОКАНАЛЬНЫХ И МНОГОРЕЖИМНЫХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности) АВ Т ОР Е ФЕ Р АТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Новосибирск - 2010

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Новосибирский государственный технический университет»

Научный консультант: доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Востриков Анатолий Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Малышенко Александр Максимович;

доктор технических наук, профессор Рубан Анатолий Иванович;

доктор технических наук, профессор Фрадков Александр Львович

Ведущая организация: УРАН Институт автоматики и электрометрии СО РАН, г. Новосибирск

Защита состоится “____” _____ 2010 г. в __ часов на заседании диссертационного совета Д 212.173.05 Новосибирского государственного технического университета по адресу: 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, НГТУ, корпус 1, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Новосибирского Государственного Технического Университета.

Автореферат разослан “___” ____________ 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета В.Д. Юркевич доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы обусловлена выполнением исследований и разработок по приоритетным направлениям развития науки и технологий (технологий создания интеллектуальных систем навигации и управления, создания новых видов транспортных систем и управления ими).

Диссертационное исследование связано с решением одной из фундаментальных проблем современной теории автоматического управления, а именно: синтезом эффективных алгоритмов адаптивного управления, обеспечивающих гарантированные показатели качества переходных процессов для нелинейных динамических систем в условиях неопределенности.

Принципы адаптивного управления появились в середине прошлого века.

У истоков развития советской, впоследствии российской, школы адаптивного управления стояли известные учёные: А.Г. Александров, Б.Р. Андриевский, С.Д. Земляков, А.А. Красовский, В.М. Кунцевич, В.О. Никифоров, Б.Н. Петров, А.И. Рубан, В.Ю. Рутковский, В.В. Солодовников, В.А. Терехов, Е.Д. Теряев, А.В. Тимофеев, А.А. Фельдбаум, В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, Я.З. Цыпкин, И.Б.

Ядыкин, В.А. Якубович и другие. Большой вклад в развитие теории адаптивного управления внесли работы K.J. strm, B.D.O. Anderson, I. BarKana, D.S. Bayard, L. Braun, G.C. Goodwin, P. Ioannou, P. Kokotovic, I.D. Landau, K.S. Narendra, M.L. Tatnall и других зарубежных учёных.

За более чем полувековую историю существования теория адаптивного управления обогатилась многими интересными концепциями и методами.

Однако, как отмечено в ряде работ, практические достижения более скромны по сравнению теоретическими результатами. Несмотря на существующую неудовлетворенность внедрением теоретических результатов в практику, адаптивные регуляторы находят все большее применение. За последние годы получены результаты практического использования адаптации в подвижных механических объектах промышленного и специального назначения, объектах воздушного транспорта и аэродромного обслуживания, лазерных технологических комплексах и многокоординатных прецизионных станках.

Ведущие мировые фирмы, такие как Fisher Control, Foxboro (США), Eurotherm, TCS (Великобритания), Coreci, Sereg (Франция), Autolog (Финляндия), осуществляют серийный выпуск адаптивных контроллеров. Комплексы фирмы Foxboro «Intelligent Automation Series» (I/A Series) включают в свой состав одноканальные адаптивные ПИД-регуляторы серий 760, 761 и многоканальные типа Microspec. В состав российской системы TRACE MODE входит программное обеспечение Adaptive Micro Trace Mode 6 для WinPAC - 8000, исполняющее самонастройку ПИД- и ПДД– регуляторов. В АО «Черметавтоматика» разработана адаптивная система управления отжигом металла в колпаковых печах. Адаптивные ПИД – регуляторы применяются для стабилизации температуры в помещениях различного назначения. В автомобилестроении адаптивные системы используются для регулирования скорости грузовиков (ACC WABCO), управления светом фар (BMW);

адаптивные регуляторы вводятся в цепь рулевого управления. Адаптивная электронная система управления зажиганием в двигателях внутреннего сгорания (Б3М-В) устанавливается в серийно выпускаемых автомобилях с карбюраторными двигателями модулей: ВАЗ, ГАЗ, УАЗ, АЗЛК, ИЖ.

Разработана интегрированная адаптивная система управления воздушным движением во внештатных полетных ситуациях. В системе при выработке управляющего решения учитываются психофизиологические характеристики диспетчера - оператора (уровень его знаний, навыков и умений, опыт работы, текущее функциональное состояние), а также динамика изменения параметров ситуации и условий внешней среды. Разработаны системы, в которых с помощью адаптивных регуляторов осуществляется управление усилием и положением двурукого манипулятора, устройствами с циклическим режимом работы. Применение адаптивных систем помогает в решении проблемы совершенствования парка современного металлорежущего оборудования с ЧПУ. Они позволяют учитывать параметры и факторы технологического процесса механической обработки.

Неопределенность характеристик объектов и условий их функционирования представляется в математических моделях возмущениями различных видов. Так неопределенности математической модели, как правило, ставятся в соответствие мультипликативные параметрические, структурные и сингулярные возмущения, а неопределенности характеристик внешней среды - аддитивные (сигнальные) возмущения. Управление динамическими объектами в условиях неопределенности осуществляется как с помощью адаптивных, так и робастных регуляторов. Исследованию различных аспектов систем робастного управления посвящены работы Л.М. Бойчука, А.С. Вострикова, С.В.

Емельянова, П.Д. Крутько, М.В. Меерова, В.И. Уткина, Г.В. Щипанова, В.Д.

Юркевича и других.

В теории адаптивного управления наиболее развиты методы адаптивной компенсации влияния параметрических и сигнальных возмущений на свойства замкнутых многоканальных и одноканальных систем. Параметрические возмущения обычно считаются неизвестными постоянными либо задаются в виде интервальных коэффициентов. Относительно сигнальных возмущений полагается, что они, являясь функциями времени, имеют малый темп изменения. Процессы адаптации считаются более медленными по сравнению с основными процессами систем. Инвариантность свойств адаптивных систем к переменным мультипликативным параметрическим возмущениям требует дополнительного обоснования, которое чаще всего является непростой задачей.

Это затрудняет или делает невозможным использование существующих алгоритмов адаптивного управления в тех случаях, когда возмущения изменяются в темпе с основными процессами.

На протяжении нескольких десятков лет особое внимание уделяется разработке методов синтеза управляющих устройств для многорежимных объектов, которые отличаются разнообразием динамики и видов моделей, адекватных их динамическим свойствам. Обычно управление такими объектами осуществляется с помощью нескольких регуляторов, каждый из которых рассчитывается для конкретного режима работы. Перечисленные особенности приводят к определенным трудностям при выборе методов синтеза и анализа систем управления.

Достижение новых качественных свойств адаптивных систем без усложнения управляющего устройства является важным направлением в теории автоматического управления. В общем случае сложность структур и высокий порядок адаптивных систем с эталонной моделью объясняется большим числом контуров настройки параметров и необходимостью использования идентификатора состояния. Это затрудняет анализ устойчивости замкнутых систем, получение расчетных соотношений для параметров адаптора, что, в свою очередь, делает достаточно трудоемким процесс настройки адаптивных систем. Поэтому одна из важных задач связана с уменьшением порядка адаптивных системы, так как он существенно больше, чем порядок объектов управления. Исследования в этой области направлены на повышение надежности, сокращение сроков и трудоемкости введения в эксплуатацию адаптивных регуляторов.

Таким образом, наиболее разработаны методики расчета адаптивных систем управления динамическими объектами при неизвестных постоянных или медленно меняющихся (по сравнению с основными процессами) возмущениях мультипликативно-параметрического и аддитивного видов.

Задачами, требующими дальнейшего исследования, являются создание адаптивных систем, обладающих малой чувствительностью к переменным возмущениям различных видов, разработка способов, позволяющих упростить структуру управляющих устройств за счет уменьшения количества контуров настройки в адапторах, а в случае многорежимных объектов и регуляторов.

Поэтому актуальными являются следующие задачи: синтез адаптивных систем управления для многоканальных и многорежимных объектов, функционирующих в условиях переменных возмущений различных видов, а также разработка и обоснование способов упрощения структур адаптивных управляющих устройств с учетом заданных качественных показателей для переходных и установившихся процессов.

Целью диссертационной работы является создание на базе существующих концепций теоретических основ анализа и синтеза адаптивных систем управления многоканальными и многорежимными объектами, направленных на повышение качества работы в условиях неконтролируемых переменных возмущений различных видов.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

1. Выбрать математические модели многоканальных и многорежимных объектов как базовую основу для решения задач синтеза адаптивных систем управления;

2. Разработать теоретические основы анализа и синтеза адаптивных систем управления многоканальными и многорежимными объектами, которые малочувствительны к неконтролируемым переменным возмущениям различных видов;

3. Исследовать работоспособность адаптивных систем управления при неконтролируемых переменных возмущениях;

4. Применить разработки в конкретных примерах.

Объект диссертационного исследования – системы адаптивного управления многоканальными и многорежимными объектами в условиях неопределенности.

Предметом диссертационного исследования являются теоретические основы, алгоритмы адаптации, структуры адаптивных систем управления многоканальными и многорежимными объектами, функционирующих в условиях изменяющихся характеристик внешней среды и неполной информации о математических моделях.

Методологической базой исследования являются методы классической и современной теории автоматического управления, функций Ляпунова, разделения движений, приближенные аналитические методы, принцип локализации, математический аппарат теории матриц, теории дифференциальных и разностных уравнений, теории случайных функций;

средства имитационного моделирования.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Виды модельного представления объектов;

2. Быстрые интегральные алгоритмы адаптации систем управления непрерывными многоканальными и одноканальными объектами, многорежимными объектами с произвольной и неизвестной последовательностью смены режимов, одноканальными дискретными линейными объектами, функционирующими в условиях неопределенности математической модели и характеристик внешней среды;

3. Методика синтеза адаптивных систем управления с разнотемповыми движениями и обратной связью по первым производным координат состояния;

4. Оригинальная методика синтеза адаптивных систем с одним или двумя контурами настройки параметров в каналах управления;

5. Аналитическое обоснование и имитационное исследование достижения поставленных целей функционирования систем с помощью разработанных адаптивных алгоритмов управления, а именно: условия реализуемости алгоритмов адаптации; условия устойчивости и оценки времени сходимости выходных процессов синтезированных систем к желаемой траектории при действии ограниченных переменных возмущений; оценки влияния аддитивных возмущений на установившиеся ошибки и ошибки формирования управляющих воздействий; оригинальная аналитическая зависимость между величиной управляющего воздействия и коэффициентами эталонного уравнения; структуры фильтров, формирующих входные сигналы на систему, и рекомендации по выбору их параметров;

6. Структуры адаптивных управляющих устройств, полученные согласно разработанным методикам для маятниковой системы, электромагнитного исполнительного устройства, движительного комплекса автономного подводного аппарата при действии переменных возмущений различных видов.

Результаты решения первой задачи приведены в п.1, второй – в п. 2, 3, 4, третьей – в п. 5, четвертой – в п. 6.

Научная новизна. Решена крупная проблема, состоящая в разработке теоретических основ анализа и синтеза адаптивных систем управления многоканальными и многорежимными объектами, направленных на повышение качества работы в условиях неконтролируемых переменных возмущений различных видов, имеющая важное научное и прикладное значение для развития технологий создания интеллектуальных систем управления, а именно:

1. Предложены виды модельного представления объектов, отличающиеся содержанием комбинированных возмущений, количество которых меньше, чем в исходной модели, при сохранении всех динамических свойств;

2. Предложены семейства быстрых интегральных алгоритмов адаптации, отличающиеся зависимостью коэффициентов от темпа возмущений, а также использованием оценок вектора (матрицы) первых производных координат состояния или вектора первых производных выходных переменных, или в частном случае производных, включая старшую, выходной переменной;

3. Разработана методика синтеза адаптивных систем управления подклассами многоканальных и многорежимных объектов, учитывающая темп изменения возмущений и разнотемповость процессов в замкнутых системах;

4. Разработана оригинальная методика синтеза адаптивных систем управления на основе предложенных видов модельного представления объектов, позволяющая уменьшить количество настраиваемых параметров регулятора относительно общего числа переменных возмущений в исходной модели;

5. Проведено исследование малочувствительных к ненаблюдаемым переменным возмущениям систем с интегральными алгоритмами адаптации, в результате которого определены условия реализуемости алгоритмов адаптации, условия устойчивости замкнутых систем и найдены оценки времени сходимости процессов к желаемой траектории; оценено влияние аддитивных возмущений на установившиеся ошибки и ошибки формирования управляющих воздействий; выявлена оригинальная аналитическая зависимость между величиной управляющего воздействия и коэффициентами эталонного уравнения.

Теоретическая значимость диссертации состоит в разработке модифицированных моделей объектов, алгоритмов адаптации, структур, методик синтеза адаптивных систем управления для подклассов многоканальных и многорежимных объектов, которые характеризуются высокой степенью неопределенности математических моделей и функционируют в условиях ненаблюдаемых переменных возмущений; в аналитическом обосновании работоспособности разработанных адаптивных систем.

Практическая значимость. Полученные расчетные соотношения позволяют осуществить выбор параметров адаптивных систем управления с обратной связью по первым производным координат состояния, обладающих малой чувствительностью к переменным возмущениям различных видов.

Применение разработанных алгоритмов адаптации способствует повышению качественных показателей переходных процессов в условиях действия возмущений, изменяющихся в темпе с основными процессами системы.

Использование управляющих устройств с одним или двумя контурами адаптации в соответствующих каналах, синтезированных по оригинальной методике, приводит к сокращению времени настройки адаптивных регуляторов и ввода в эксплуатацию в условиях промышленного производства.

Использование фильтров, формирующих входные сигналы на системы, структуры и параметры которых выбраны согласно сформулированным рекомендациям, способствуют уменьшению энергетических затрат на вывод системы в рабочий режим. Предложенные структуры адаптивных управляющих устройств для некоторых видов электромагнитных и электромеханических объектов пригодны к применению в тех задачах, когда необходимо обеспечить малую чувствительность систем к ограниченным переменным возмущениям различных видов.

Реализация и внедрение результатов. Работа подготовлена на кафедре автоматики Новосибирского государственного технического университета и связана с выполнением НИР: «Автоматическое управление динамическими объектами с переменными характеристиками на основе принципа локализации» (1986-2001 гг.), «Стабилизация динамических характеристик нелинейных систем посредством формирования разнотемповых движений» (2002-2003 гг.) по заданию Министерства образования РФ; НИР «Новосибирский объединенный исследовательский университет высоких технологий» в рамках Федеральной целевой программы «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки» (1997-2001 гг.); Федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования России на 20022006 гг.»; Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», проведение поисковых НИР по направлению «Многофункциональное приборостроение для промышленных систем управления» в рамках мероприятия 1.2.1 по проблеме «Разработка цифровых многоканальных прецизионных автоматически оптимизирующихся адаптивных промконтроллеров для непрерывных процессов и систем» (2009-2013 гг.);

инновационная образовательная программа НГТУ «Высокие технологии» в рамках приоритетного образовательного проекта «Образование» (2006-20гг.); тематический план НИР НГТУ, проект: «Разработка и исследование систем автоматического управления нелинейными динамическими объектами с переменными характеристиками» (2006-2009 гг.); гранты РФФИ: № 06-0800732 «Исследование и разработка адаптивных систем с регулятором пониженного порядка на основе принципа локализации» (2006-2008 гг.), № 0808-00982 «Исследование нелинейных систем управления с разнотемповыми процессами» (2008-2010 гг.).

Результаты исследования использованы при выполнении комплексного интеграционного проекта Сибирского отделения РАН «Исследование фундаментальных проблем создания интеллектуальных подводных роботов для изучения и освоения минеральных, биологических и энергетических ресурсов океана» (2006-2008 гг.); в проектно-конструкторской деятельности ЗАО «СИНЕТИК» при разработке системы управления литейных кранов для Магнитогорского комбината и системы противораскачивания портального крана для Ванинского морского торгового порта. Результаты работы используются при подготовке бакалавров и магистров по направлению «Автоматизация и управление», инженеров по специальности «Управление и информатика в технических системах», аспирантов по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» в Новосибирском государственном техническом университете. Разработанная методика синтеза адаптивных систем является частью курсов: «Адаптивные системы управления», «Оптимальные и адаптивные системы». Материалы работы представлены в учебном пособии и учебно-методических пособиях.

Апробация результатов. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на 5-ом Ленинградском симпозиуме по теории адаптивных систем (1991); международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения» - APEIE (Новосибирск, 1996, 1998, 2000, 2002, 2006); международной конференции по телематике и компьютерным технологиям в обучении - TELEMATICS (СанктПетербург, 2001, 2003); 8-ом всероссийском съезде по теоретической и прикладной механике (Пермь, 2001); международной конференции по моделированию, идентификации и управлению - IASTED «Modelling, Identification, and Control» (Grindelwald, Switzerland, 2004; Россия, Новосибирск, 2005, 2010); международной конференции по проблемам управления (Москва, 2003, 2006); международной конференции по автоматическому управлению - «Автоматика» (Украина, Киев, 2004; Одесса, 2008); международной научной конференции по физике и управлению IEEE PhysCon (Санкт-Петербург, 2005;

Potsdam, 2007); 9-ой международной Четаевской конференции «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением» (Иркутск, 2007);

международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2007, 2008); международной научно-практической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Таганрог-Москва, 2007); международной научно-практической конференции СИЭТ (Одесса, 2006, 2007, 2009); международном семинаре им. Е.С. Пятницкого (Москва, 2006, 2008, 2010); 6-ой конференции европейского механического общества по нелинейной динамике - Euromech Nonlinear Dynamics Conference (СанктПетербург, 2008); 13-ом симпозиуме по проблемам информационного управления в производстве Международной федерации по автоматическому управлению - IFAC INCOM (Москва, 2009), Международной научнопрактической мультиконференции «Управление большими системами» (Москва, 2009) и других международных и всероссийских конференциях.

Публикации. По результатам исследований опубликовано 51 печатная работа, в том числе 10 статей в периодических изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией (2 статьи в «Известиях РАН. Теория и системы управления», 4 статьи в «Автометрии», 4 статьи в «Научном вестнике НГТУ»). Публикации полностью отражают основное содержание диссертации.

В списке публикаций в конце автореферата приведены 34 работы, отражающие основные результаты диссертации.

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит в следующем. В [5], [7], [8]-[10], [17], [27], [28] автором сформулированы задачи и определены способы их решения, выбраны методы исследования, получены основные теоретические результаты. Основная работа по подбору литературы, переводу и написанию обзорной статьи [7] выполнена автором. В [11] автором выполнен патентный поиск, теоретическое обоснование свойств заявленной системы. В [16], [18], [19], [33], [34] автором разработаны структуры адаптивных управляющих устройств, выполнен анализ свойств систем, получены рекомендации по выбору параметров.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, заключения, списка использованных источников из 2наименования и приложений. Работа изложена на 285 страницах, содержит 1рисунка и 3 таблицы.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается применением аналитических методов решения, математическими доказательствами основных результатов, численным моделированием тестовых примеров, публикациями в рецензируемых изданиях, апробацией на всероссийских и международных конференциях, использованием результатов диссертационной работы при выполнении научноисследовательских и проектно-конструкторских работ.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, сформулирована цель исследования, указаны методы исследования, обоснованность и достоверность научных положений, определены теоретическая и практическая значимость результатов, приведен перечень конференций, на которых докладывались и обсуждались основные положения диссертации, перечислены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены виды описания динамики объектов в условиях неопределенности с помощью обыкновенных дифференциальных уравнений и основные подходы к синтезу адаптивных систем с эталонными моделями. Обоснован выбор моделей объектов управления и определены задачи исследования.

На протяжении всей истории существования теории автоматического управления разработка методов синтеза управляющих устройств связана с расширением класса объектов, для которых достигается независимость характеристик замкнутой системы от неточности математической модели и от влияния внешней среды, в которой функционируют системы. Использование модели объекта управления общего вида & x t = f%( x t,u t,,t), y t = g x t,u t,,t, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) ) где x Rn - вектор состояния; y Rl - векторов выходов; u Rm - вектор управлений, n m ; Rs - вектор неизвестных параметров объекта управления и внешней среды, s m; для решения задачи синтеза адаптивного регулятора с одной стороны нацелено на иллюстрацию возможностей метода, с другой приводит к тому, что решение возможно при существенных ограничениях на вид правой части уравнения. Ограничения связаны с условиями разрешимости задачи синтеза и устойчивости замкнутой системы. Они бывают настолько значимы, что складывается ошибочное представление о существенной ограниченности области применения метода. Ограничения частично могут быть сняты, если поступиться общностью и рассмотреть более узкий класс моделей, например, линейных по управлению:

& x t = f x t, ( ) ( ) ) t + b x t, ( ) ( ) ( ) t u t + t, ( ) ( ( ) ) ( & x t = A t x t + B t u t + t, y t = C t x t, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) где t - аддитивное возмущение. Представляется перспективным описание ( ) нелинейных нестационарных объектов моделями переключаемых систем.

Нелинейная характеристика аппроксимируется кусочно-линейными функциями, и, таким образом, нелинейной системе общего вида ставится в соответствие совокупность линейных систем & x t = Al t x t + B t u t + t, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) где Al Rnn, xRn, BRnm, u Rm, l :[0,) P - переключающий сигнал;

каждая из которых функционирует в ограниченном временном диапазоне, и переход от одной системы к другой выполняется согласно некоторому правилу, которое, в свою очередь, может быть либо известным, либо неизвестным. Эти модели удобны еще и потому, что во многих системах, встречающихся на практике, присутствуют переключения между несколькими подсистемами в зависимости от разных факторов внешней среды и режимов работы. Термины «переключаемые» и «гибридные» системы заимствованы из англоязычной литературы. В русскоязычных публикациях понятийно близкими являются «многорежимные системы», «логико-динамические системы» и «системы с переменной структурой». Эти системы объединяет присутствие в них динамической и логической частей.

В работе рассмотрены подклассы динамических объектов управления, свойствам которых соответствуют либо линейным нестационарные, либо линейные по управлению модели, а также подкласс многорежимных объектов, описываемых линейными переключаемыми моделями.

Синтезированные адаптивные системы управления относятся к системам беспоискового типа, в которых используется наблюдатель состояния и модель желаемых динамических характеристик (системы прямого адаптивного управления). В главе представлены особенности расчета систем с градиентными алгоритмами, ставшими классическими, а также с помощью второго метода Ляпунова и на основе метода скользящих режимов. Большой вклад в развитие методов синтеза этого класса систем внесли Б.Р. Андриевский, С.Д. Земляков, В.М. Кунцевич, В.О. Никифоров, Б.Н. Петров, В.Ю. Рутковский, В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, H. Kaufman, I. Landau, K. Narendra и другие.

Адаптивные системы рассматриваемого класса имеют двухуровневую структуру, что позволяет комбинировать алгоритмы адаптации с различными законами управления, в том числе и типовыми. Количество настраиваемых параметров регулятора равно количеству возмущений, учтенных в модели объекта управления. Для большинства систем доказана устойчивость в целом нулевого решения, т. е. сходимость рассогласования yм t - y t к нулю за ( ) ( ) бесконечно большое время, где yм t - эталонная траектория движения. В ( ) классе систем адаптивного управления, в которых используется уравнение эталонной траектории движения, разработаны и исследованы алгоритмы настройки параметров регулятора для объектов, как правило, линейных с постоянными или медленно меняющимися характеристиками. Однако синтез алгоритмов адаптации, проведенный для квазистационарных объектов, не позволяет получить рекомендации для выбора коэффициентов передачи адапторов. В некоторых случаях изменение параметров объекта управления может вызвать увеличение абсолютных значений параметров регулятора не только в переходном, но и в установившемся режимах работы, что, в свою очередь, способствует появлению внутренней неустойчивости системы. Для борьбы с этим нежелательным эффектом выполняют огрубление алгоритмов адаптации. С этой целью в контуры настройки параметров регулятора вводятся элементы с нелинейными характеристиками. Ограничение выходных сигналов адапторов осуществляется посредством расширения зоны нечувствительности релейных элементов или использования усилителя с ограничением уровня выходных сигналов.

В системах адаптивного управления рассматриваемого класса реализация регулятора и адаптора возможна, если доступна текущая информации о координатах состояния или производных выходной переменной. С этой целью в системы вводятся либо наблюдатели состояния, либо фильтры оценки производных (ФОП). Таким образом, порядок адаптивных систем зависит как от порядков объекта, наблюдателя состояния или ФОП, так и количества настраиваемых параметров регулятора. В теории адаптивного управления наиболее разработаны методики расчета адаптивных систем управления динамическими объектами при неизвестных постоянных или медленно меняющихся (по сравнению с основными процессами) возмущениях мультипликативно-параметрического или аддитивного видов. Обозначенные особенности выделяют несколько наиболее важных направлений развития теории систем прямого адаптивного управления. К ним относится разработка методики синтеза адаптивных систем, обладающих требуемым качеством выходных процессов в условиях переменных возмущений различных видов.

Другое направление связано с разработкой методики синтеза адаптивных систем, малочувствительных к переменным возмущениям, полный порядок которых меньше, чем порядок систем рассматриваемого класса.

Во второй главе приведена процедура синтеза систем стабилизации с быстрыми алгоритмами адаптации для нелинейных многоканальных объектов, показаны особенности синтеза адаптивных управляющих устройств для одноканальных объектов. Рассмотрен класс нелинейных нестационарных многоканальных объектов, для моделей которых существует преобразование координат, приводящее к виду && x1 t = f1 x t, x2 t = f2 (t), x t + B (t), x t u t + t, ( ) ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) ( ) (1) y t = C x t, ( ) ( ) где xT t = x1T t, x2T t, x t Rn1 - вектор координат состояния, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) x2 t Rm1; u t Rm1 - вектор управляющих воздействий; y t Rm1 - вектор ( ) ( ) ( ) выходных переменных, n m ; (t) Rq и t Rq - векторы ( ) ненаблюдаемых возмущений, отражающие неопределенность математической модели и внешней среды, q,q m. Уравнения (1) записаны в канонической форме А. Isidori, которая также называется Л – формой, введенной А.С.

Востриковым. Система (1) управляема, наблюдаема, имеет устойчивую нулевую динамику для x t x и (t), где x, - ограниченные ( ) множества допустимых значений координат состояния и возмущений соответственно, обусловленных неопределенностью математической модели.

Кроме того, f1 x - заданная, ограниченная, непрерывно дифференцируемая ( ) вектор–функция; f2, x - взаимнооднозначная, в общем случае нелинейная ( ) вектор-функция; B, x - квадратная матрица такая, что rank B, x = m для ( ) ( ) xx и . В уравнении выхода C = C1MC 2 - известная постоянная матрица размера m n, rank C = m, C и C - m n - m и mm матрицы ( ) 1 соответственно. Полагаем, что существует хотя бы один вектор параметров (t) = s , s = const, при котором объект (1) асимптотически устойчив T T (u, = 0). Элементы вектора возмущений = являются гладкими (, ) функциями, принадлежащие некоторому ограниченному множеству и удовлетворяющие условиям max t <0, max & t <, j =1,2m, (2) ( ) ( ) jj jj t0t t t0t t ff где 0, = const - известные оценки; t0, tf - начальный и конечный моменты j j времени. Допустимо изменение знака элементов вектора ( ) t и соизмеримость темпов возмущений и переходных процессов. Точного знания 0 и не j j требуется. Параметры системы, как правило, рассчитываются для наихудшего случая. При рассмотрении конкретного объекта максимально возможный темп возмущений выбирается равным темпу процессов в объекте и, таким образом, получаются оценки , j =1,2m. Цель управления задана предельным условием j lim y t - r* 0, где r* Rm - вектор эталонных входных переменных; которое ( ) () t должно выполняться независимо от действия ненаблюдаемых ограниченных возмущений, t . Переход из нулевых начальных условий x 0 = 0 в ( ) ( ) заданную точку пространства выходных переменных должен осуществляться в & соответствии с уравнением y t = F* y t, r*, где F* y t, r* - вектор ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) функция, описывающая желаемые динамические свойства замкнутой системы.

Задача состоит в определении адаптивного закона управления и алгоритма адаптации, обеспечивающих достижение поставленной цели.

В работе получены достаточные условия реализуемости алгоритма адаптации. Пусть detCB 0 и существует управляющее воздействие % u = u y, x,k,r*, с помощью которого достигается поставленная цель, где () k k Rm - вектор настраиваемых параметров, k - ограниченное множество значений настраиваемых параметров. Тогда алгоритм адаптации реализуем, если выполняются следующие условия:

% u y, x,k,r* ( ) rank = rankC2B x = m для x t x, (t), u t u, (, ) ( ) ( ) kT f2 x f2 x (, ) (, ) < 01 при max <, j =1,m ;

& & det 0, max Cj j 0t< 0t< T T % u y, x,k,r* f2 x ( ) (, ) max < 02 или max <0, j =1,m ; max < 04, а также j j 0t< 0t< 0t< xT uT & max u < 05 ; 0i = const, 0i < , i =1,5.

0t< Поставленная цель достигается, если выполняется асимптотическое условие e t 0 при t , где e t = y t - r* t. Для формализации ( ) ( ) ( ) ( ) & критерия качества введена переменная t = y t F* y t,r*. Если ( ) ( )- ( ) ( ) y доказано, что t 0 при t , то справедливым является утверждение о ( ) y достижении поставленной цели и выполнении условия e t 0 при t .

( ) Поэтому в работе использованы целевые функции, зависящие от t :

( ) y Q = Q . Свойства замкнутой системы оцениваются критерием Q ( ) ( ) y y T T при t . В частном случае Q = W, где W = W, W > 0. Функция Q ( ) y y y используется в качестве кандидата на функцию Ляпунова.

В работе закон управления определен методом эталонного уравнения -u t = C2B k ( ) ( ) t, x t ( ) ( ) ( ) (3) F* y t,r* - C1 f1 x t - C2 f2 k ( ) ( ) -C2k t, t, x t ( ) ( ) () ( ) () ( ) () f k, x T ( ) f, x B k, x B, x ( ) ( ) ( ) где =, =, kT = k,k - вектор ( ) k TT k TT настраиваемых параметров.

Основным положением (принципом), согласно которому формируется алгоритм адаптации, является организация изменения параметров регулятора в зависимости от рассогласования между текущим и предписанным (желаемым) значениями вектора (матрицы) первых производных координат состояния или вектора первых производных выходных переменных, или старшей производной выходной переменной в случае одноканального объекта. Это приводит к появлению в системе разнотемповых процессов и позволяет учесть скорость неконтролируемых возмущений.

Переход к модели обобщенного настраиваемого объекта осуществляется подстановкой (3) в модель объекта (1). Относительно обобщенного настраиваемого объекта параметры регулятора являются управляющими воздействиями. Управление можно осуществить с помощью типовых законов. В работе использован нелинейный интегральный закон, записанный относительно t :

( ) y & k t = L t. (4) ( ) ( ) y Дополнительное повышение быстродействия контуров настройки осуществля+1, a >0, ется введением нелинейной функции sign a = В результате алгоритм -1, a < 0.

адаптации принимает вид & k t = L1signL2 t, (4 а) ( ) ( ) y где L, L1 и L2 - вспомогательные матрицы соответствующего размера, которые, в общем случае, зависят от x,u, y. Значения и вид элементов матриц , L, L1 и Lопределяются условиями сходимости процессов к желаемой траектории F*.

Адаптивная система описывается уравнениями (1), (3) и (4) или (1), (3) и (4 а).

Алгоритм адаптации без релейной функции назван гладким, а с функцией sign- релейным. В работе показано, что алгоритмы подобные (4) можно получить градиентным методом или с помощью дифференциальной формы алгоритма скоростного градиента при соответствующем выборе целевых функций.

Далее в главе получены законы управления и адаптации для линейного одноканального нестационарного объекта управления n-го порядка с моделью n-y(n) t + (t)y(i)(t) = b(t)u(t)+ (t), (5) ( ) a i i=где b(t) 0 для t0 t tf. Приняты допущения: ai(t), b t и (t) являются ( ) гладкими функциями и удовлетворяют (2). Структура адаптивного регулятора описывается уравнением n-% u t = kb t F y t, r t + (t)y(i) t (6) ( ) ( )-1 ( ) ( ) ( )-k t () ( ) k .

i i= Здесь ki, kb,k - настраиваемые параметры, i = 0,n -1, образующие вектор %& kT = k0,...,kn-1, kb, km ; y = y, y,..., y(n-1) . Общий вид нелинейных интеграль[] % ных алгоритмов адаптации по рассогласованию t = y(n)(t) - F y t, r* :

( ) ( ) ( ) y & & k(t) = L0 t, k = L1sign L2 t, (7) ( ) ( ) y y % где =diag – матрица коэффициентов адаптора; Lq = Lq y t,u t – ( ) ( ) { } () j вспомогательные вектор-функции, q = 0,2. Реализация синтезированных законов управления и алгоритмов адаптации осуществляется с помощью фильтра оценки производных (ФОП) выходных переменных, модель которого имеет вид nz(n) t + dn-1n-1z(n-1) t +Kd1z(1) t + z t = y t, где z(i) t ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )- оценка i-ой производной y t, i = 0,n ; - малая постоянная времени; ds - s-ый ( ) коэффициент демпфирования, s =1,n -1. Параметры ФОП выбраны из условий устойчивости, допустимой колебательности и требуемого быстродействия.

Известно, что если параметр достаточно мал ( 0 ), то z t y t и ( ) ( ) z(i) t y(i) t.

( ) ( ) В работе приведен дискретный аналог одноканальных адаптивных регуляторов. Модель одноканального непрерывного объекта выбрана в виде n-m (n) j) у t + t y(i) t = (8) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ij t u( t, i=0 j=где i, – неизвестные параметры, i = 0,n -1, j = 0,m, n > m, которые, в j общем случае, меняются в процессе работы системы, принимая значения из m j некоторого ограниченного множества (2). Корни уравнения p = 0, j j=j j d где p =, имеют отрицательные вещественные части для t0 t tf, т. е.

dtj система имеет устойчивую нулевую динамику. Переход к разностной модели объекта выполнен при постоянных значениях параметров из множества с учетом экстраполятора нулевого порядка на входе объекта. Применив Z - преобразование, получим модель в операторной форме A(z ) y = B(z) u, (9) где y, u - значения выходной и управляющей переменных на -ом шаге;

n l A(z ) = zi, B(z) = zi, an =1, b0 0; n l. Система (9) удовлетворяет a b i i i=0 i=условию управляемости и наблюдаемости, корни B(z) = 0 лежат внутри окружности единичного радиуса. Коэффициенты ai и bi зависят от неизвестных коэффициентов модели непрерывного объекта (8). Сделано допущение, что ai и bi изменяются в ограниченном диапазоне значений на каждом шаге не более, чем на ai и bj, ai, +1 - ai, ai, bj, +1 - bj, bj ; (10) bj ai <1, <1, ai, bj = const, = 0, К. (11) ai, bj, Согласно (9) и условиям (10), (11) выполнен переход к разностному уравнению вида n-1 l y +n =- (12) a y + b u.

i, +i +i j, + j + j i=0 j=Требуется обеспечить выполнение условия: lim r - y 0, где ( ) r = r +1 = const – эталонное входное воздействие. Желаемый вид переходных * процессов задан показателями качества: временем переходного процесса tn и * величиной перерегулирования %. По требованиям к динамическим свойствам замкнутой системы сформировано желаемое дифференциальное n-* уравнение, которое в разностной форме имеет вид: y* =- y +i + b*r, где a +ni i=* ai, b*– коэффициенты уравнения; при этом y +n = y +n. Для объекта (12) получен закон адаптивного управления вида ln-b * ki, +i - ai y +i +b*r, (13) () k u = j, + j + j j=0 i=где ki,, kb, - параметры, настраиваемые согласно интегральным алгоритмам в j дискретном виде:

b ki, +1 = ki, + i liy y +n - y +n, kb, +1 = kb, - lu y +n - y +n. (14) ( ) ( ) j j j j b b b Здесь i, - коэффициенты передачи адаптора, i, = const > 0 ; i, и liy, j j j lu определяются условиями устойчивости.

j В главе описан синтез адаптивных систем управления в условиях неопределенности математической модели объекта и характеристик внешней среды. Предложены семейства быстрых интегральных алгоритмов адаптации (4), (4 а), (7) и (14) для различных классов объектов, отличающихся использованием оценок вектора первых производных координат состояния, в частных случаях вектора первых производных выходных переменных или старшей производной выходной переменной. Определены условия реализуемости алгоритмов адаптации.

В третьей главе выполнен анализ устойчивости синтезированных непрерывных и дискретных адаптивных систем с разнотемповыми процессами, на основе которого получены рекомендации по выбору коэффициентов адаптивного регулятора и фильтра оценки производных. Рассмотрены различные варианты возмущений, в том числе те, которые соизмеримы по темпу с основными процессами системы. Подобные задачи возникают при создании высокоточных систем наведения, систем управления судами, подводными аппаратами, многими механическими устройствами (роботами, манипуляторами), создании бортовых систем управления и навигации в летательных аппаратах и других. На основе аналитического исследования определены структура и свойства контура быстрых движений, требования к параметрам системы, выполнение которых обеспечивает малую чувствительность к рассмотренному виду возмущений.

Адаптивная система при точном измерении требуемых производных описывается уравнениями -&& x1 t = f1 (x), x2 t = f2 (,x)+ B C2B -C1 f1 x - C2 f2 (k,x) + F(y, r), ( ) ( ) ( ) ( ( ) ) (15) & k t = sign L x C2 ( f2 (,x) - f2 (k,x)).

( ) ( ) Сходимость процессов к желаемой траектории исследована с помощью T функции в виде квадратичной формы V = 0.5 W , где W = const, W > 0, & W = diag wi, = y - F = C ( f (, x) - f (k, x)) и доказано следующее { } 2 2 утверждение.

Утверждение 1. Адаптивная система (15) асимптотически устойчива по при x 0, если элементы матриц L и удовлетворяют условиям nm & >1i+ , = max qijx l, (16) i i i i jr=1 r ir j=0t< f2 k, x ( ) T % det 0, LT x = WC2( f2 k, x / k ) + L, ( ) ( ) kT m m m inf lii lijlrj - lir, ri, i =1,m. (17) j =1 r =1 r =L %% % Из (16) следует, что i, i =1,m, зависят Здесь L = diag li, L > 0 и L = const ;

{%} - множество значений L при x. от координатных i и L x параметрических - k рассогласований. В работе показано, что время ( ) сходимости процессов 0 в системе стабилизации с производными в законе адаптивного управления конечно и зависит от координатных и параметрических рассогласований в начальный момент времени, а также от коэффициентов усиления адаптора, & tк 0 -1 0 0 0, i =1,m, t t0,.

( - t < % g t, g = max g x, % = min m ) [ ) ) ( ) ( ) ( i i xx t,i -Здесь g = f2 x T ; t0 - начальный момент времени; в момент (, ) ( ) времени tк рассогласование достаточно мало.

В работе также исследована устойчивость адаптивной системы с фильтром оценки производных. Пусть C1 = 0 и C2 = I, где I - единичная матрица соответствующего размера, т. е. y = x2. В этом случае уравнение ФОП & имеет вид 1 z = A0(x2 - z), где z Rm – вектор состояния; матрица коэффициентов & & (-A0 - гурвицева. При 1 0 вектор z стремится к x2, а z x2. В ) случае быстрых возмущений элементы матрицы принимают относительно большие значения, поэтому матрица коэффициентов адаптора представлена в % виде =2-1, 2 = const, 0 < 2 <<1, где 2 - второй малый параметр. Модель системы с ФОП имеет вид && x1 t = f1 (x), x2 t = f2 (,x)- f2 (k,z) + F(z, r), ( ) ( ) (18) & % && 2k t = sign L(z) z t F(z, r), 1 z t = A0 x2 t - z t.

( ) ()() ( )( ) ( ) ( ) Устойчивость системы (18) проверена вторым методом Ляпунова с помощью T функции V = 0.5TW + 0.5 + 0.5eTe, где W > 0, W = diag{wi}, e = x2 - z, & & = x2- F, = z - F.

Утверждение 2. Если существует такая матрица W > 0, W = diag{wi}, что T % N 2W +WN 2 > 0 и U > Q, (19) f2 x (, ) где N =, N = [N1MN 2], N1, N 2 - матрицы m (n - m) и m m xT -1 T соответственно; U = 1 eT A0 + T 0 + 0.5T (N 2W +WN 2), то система (18) ( ) асимптотически устойчива в целом по переменным e, и .

Полученные условия асимптотической устойчивости (19) не дают явного ответа на вопрос о соотношении между параметрами адаптора и фильтра оценки производных. Анализ системы продолжен методом разделения движений, так как в уравнения (18) входят малые параметры. Рассмотрены следующие соотношения между малыми параметрами: 1 < 2 (0 < 2 1), 1 2, 1 > 2. Проведенные исследования показали, что система сохраняет устойчивость при быстром и медленном контурах адаптации. Работоспособными являются адаптивные системы с ФОП, в которых малые параметры либо 1 2, либо 1 < 2. Однако следует отметить, что в случае 1 2 во время переходного процесса в фильтре параметры регулятора формируются в зависимости от рассогласования s вместо , и на этом интервале времени не компенсируется влияние ( ) t. Это приводит к тому, что в начале переходного процесса возможности адаптора полностью не реализуются. В свою очередь, адаптивная система, в которой 1 < 2, становится более чувствительной к шуму измерений. Разнотемповость процессов иллюстрируется проекцией фазового портрета на подпространство выходных переменных и параметрического рассогласования y1, y2,s1 (рисунок 1).

( ) В адаптивной дискретной системе (12) – (14) условия сходимости процессов к желаемой траектории получены с помощью дискретного аналога второго метода Ляпунова. Сначала рассмотрена адаптивная система, в которой параметры объекта постоянны и неизвестны. Доказано утверждение:

Утверждение 3. Система (12) - (14), в которой ai = 0, bj = 0, liy = y +i и lu = u + j, i = 0,n -1, j = 0,l, асимптотически устойчива в рабочей области, j % если существуют такие и x 0, что x x, 0 < <, где x % xT =(y,...,y +n-1,u,...,u +l ).

Далее рассмотрены свойства адаптивной системы, в которой параметры объекта изменяют свои значения на каждом шаге не более чем на ai и bj :

ai, +1 - ai, ai, bj, +1 - bj, bj, ai и bj не зависят от номера шага, ai bj Рисунок 1 - Проекция фазового <1, <1; ai, bj = const.

ai, bj, портрета Сходимость процессов к заданной траектории исследована с помощью T функции V = s, где sia = ai, +1 - ki, +1 = sia + ai - i y +1 s x.

, +1, Утверждение 4. Система (12) - (14) с параметрическими возмущениями, удовлетворяющими условиям (10), (11), и liy = y +i, lu = u + j, асимптотически j устойчива в рабочей области, если существуют ненулевые положительные T T % % числа , , =, x и , такие что x x ; min sk x , = 0, К ;

( ) < ; - < ; для которых справедливо неравенство % x x < <. (20) x Из асимптотической устойчивости следует, что в дискретной системе (12), (13) с возмущениями вида (10) и (11) алгоритмы (14) обеспечивают достижение поставленной цели, т. е. справедливо следующее утверждение.

Утверждение 5. Алгоритмы (14) обеспечивают сходимость ki, ai,, kb, bj, и заданные динамические свойства дискретной системе (12), (13) с j y ненаблюдаемыми возмущениями (10), (11) и l = y +i, lu = u + j, если выполi j няется условие (20) или 0 < < для ai = 0, bj = 0, i = 0,n -1, j = 0,l.

x В (14) настраиваемые параметры формируются по предсказанным значениям выходных переменных на n шагов вперед. Для дискретных систем с разнотемповыми процессами рекомендации по выбору структуры и параметров фильтров, с помощью которых получают оценки y +i, i =1,n, приведены в работах А.А. Воеводы, А.С. Вострикова, В.Н. Клевакина, В.С. Мучкина, С.П.

Сарычева и других.

Имитационное исследование адаптивной дискретной системы выполнено при различных видах возмущений, начальных параметрических рассогласований, шагах дискретизации. Рассмотрено влияние коэффициента передачи адаптора на показатели качества переходных процессов. Иллюстрация процессов в дискретной адаптивной системе стабилизации, рассчитанной для объекта третьего порядка, с тремя настраиваемыми параметрами приведена на рисунках 2 - 4.

Рисунок 2 - Переходный Рисунок 3 – График Рисунок 4 – Графики процесс в дискретной управляющего воздействия процессов на выходе системе адаптора Таким образом, в главе получено аналитическое обоснование и проведено имитационное исследование достижения поставленных целей в адаптивных системах с разнотемповыми процессами. Определены условия устойчивости и найдены оценки времени сходимости выходных процессов синтезированных систем к желаемой траектории при действии ненаблюдаемых переменных возмущений. Особенностью рассмотренных систем являются быстрый адаптор и разнотемповость движений. Процессы с различными темпами возникают вследствие относительно больших коэффициентов усиления адапторов, значения которых зависят от скорости возмущений, и малых постоянных времени фильтров оценки производных. Разработанный подход к синтезу адаптивных систем позволил учесть информацию о темпе возмущений при расчете параметров системы. Выбор коэффициентов в алгоритмах адаптации с учетом темпа возмущений, а также выполнение условий согласованности значений коэффициентов блока желаемой динамики, фильтра оценки производных и адаптора способствуют достижению заданных требований по качеству переходных процессов и малой чувствительности системы к переменным возмущениям. Время сходимости процессов к заданной траектории конечно и зависит от координатных и параметрических рассогласований в начальный момент времени, а также от коэффициентов усиления адаптора. Показано, что синтезированные системы обладают удовлетворительным качеством при ненаблюдаемых возмущениях как быстро-, так и медленноменяющихся по сравнению с основными процессами. Согласно результатам исследования сформулированы рекомендации по выбору параметров систем управления с быстрыми алгоритмами адаптации и разнотемповыми процессами.

В четвертой главе выполнен анализ влияния ограниченных возмущений на свойства синтезированных адаптивных систем стабилизации. Рассмотрены случаи действия возмущений на вход объекта управления и выход системы.

Последний вариант наиболее сложный для любых систем управления, в которых отсутствует специальная компенсация этого вида возмущений.

Сначала исследована система, в уравнение выхода которой входит аддитивное возмущение: y t = x2 t + 1 t. При этом сделано допущение:

( ) ( ) ( ) элементы вектора возмущения удовлетворяют (2) и имеют ограниченные && вторые производные, т. е. max 1i t <2i1, 2i1 = const, i = 1,m. Анализ ( ) 0t< сходимости процессов в адаптивной системе && x1 t = f1 x, x2 t = f2, x - f2 k, x + F x,r, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) & & k t = sign L x y t - F x,r, (21) ( ) ( ) ( ) ( ) () () y t = x2 t + 1 t ( ) ( ) ( ) %T % % & выполнен с помощью функции V t = 05 t t, где = y - F = + &. В.

( ) ( ) ( ) результате получены условия выбора параметров адаптивного регулятора:

m fLT =, >0i + i + 2 j, (22) r ij T i j=n & i j=1i j x j & где i =max, = y - F ; элементы i j зависят от m i k lik k =рассогласования между и k ;

d f2 d u max <01, max <02, 0 j = const.

0t< 0 t< d xT d xT % & Для системы (21) определена оценка времени сходимости 0 (или y F ):

-tk ( - t0 2 G0 V( t0 ), где t0, tk - начальный и конечный моменты времени, ) m && & G0 = max G, 0 0, i =1,m ; pi j - xx i j= -f элементы матрицы P =, max pij rij, rij = const,i, j. Если система T xx содержит объект управления, && x1 t = f1 x, x2 t = f2 (x) + B u t +2 t, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) y t = x2 t +1 t, u, , 2 Rm, ( ) ( ) ( ) на вход и выход которого действуют аддитивные возмущения 2 и && соответственно, удовлетворяющие условиям (2) и max 1i t <2i1, то верхняя ( ) 0t< -& % оценка времени сходимости процессов y к F имеет вид tk - t0 s t0.

( ) ( ) % Здесь s t0 = 2 t0 t0, = min i - &, i - i -ый элемент расширенного ( ) ( )-k ( ) ( i ) 1im вектора аддитивных возмущений t =2 t + & t. Из полученных оценок ( ) ( ) ( ) следует, что время сходимости прямо пропорционально начальному рассогласованию и обратно пропорционально величине, зависящей от коэффициента передачи адаптора. В условиях действия ненаблюдаемых возмущений переменные состояния сходятся в некоторую ограниченную область относительно желаемой траектории за конечное время, если коэффициенты усиления адаптора выбраны согласно (22).

Далее исследована зависимость управляющего воздействия от аддитивных возмущений, действующих на вход объекта и выход системы.

Рассмотрена система с линейным объектом управления и релейным алгоритмом настройки параметров регулятора. Полагается, что возмущения удовлетворяют условиям (2), u и 2 имеют одинаковые размеры, первые производные выходных переменных определяются с помощью идеальных дифференцирующих устройств. Получена ошибка формирования управляющего воздействия, которая порождается аддитивными возмущениями и зависит от их абсолютных значений и &.

С целью определения допустимого уровня возмущения, действующего на выход системы, при котором переходные процессы удовлетворяют заданным показателям качества, выполнено исследование влияния случайного возмущения на управляющее воздействие. Рассмотрена система & && x t = f,x + Bu t, k t = sign L y x t +& t - F y, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) u t = B-1 F y - f y,k, y t = x t + 1 t, ( ) () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) где L y = diag l1,K,lm ; ,u Rm. Сделаны следующие допущения: объект ( ) { } управления удовлетворяет гипотезе низкочастотного фильтра, что позволяет считать систему разомкнутой по высокочастотному сигналу. Устройство p дифференцирования имеет передаточную функцию Wi p =. Аддитивное ( )Ti p +возмущение 1i является стационарным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием, постоянной дисперсией D1i =1i =const, * корреляционной функцией вида K1i = 1i exp - i и нормальным ( ) ( ) одномерным законом распределения. В результате анализа характеристик сигналов от точки приложения возмущения до выхода регулятора определена систематическая ошибка управляющего воздействия при t :

m i = mui - ui = -bi-1li 2Ф zi - sign zi, ( ) ( ) ( ) i H i где ui - полезная составляющая сигнала управления; mui - математическое ожидание управляющего воздействия; Ф zi - интеграл вероятности; zi - i-я ( ) Hi детерминированная полезная составляющая сигнала, поступающего на вход релейного элемента; - среднее квадратическое отклонение случайной Hi составляющей Hi, порожденной погрешностью оценок первых производных переменных состояния, которые в свою очередь зависят от приложенного к выходу аддитивного возмущения. Из последнего выражения следует, что m i стремится к нулю, если выполняется условие zi > 2 (23) ( ) H i при x > 0, zi > 0, так как в этом случае 2Ф() 1. Если справедливо предположение относительно случайного характера и вероятностных моментов внешних возмущений 1 t, приложенных непосредственно к выходу системы, ( ) то оценка их влияния на управляющее воздействие зависит от отношения амплитуды полезного сигнала к среднеквадратическому отклонению возмущения. Выполнение условия (23) обеспечивает независимость управляющего воздействия от рассмотренного вида возмущений, и, как следствие, переходные процессы в адаптивной системе удовлетворяют заданным показателям качества.

По результатам проведенных исследований в главах 2, 3 и 4 разработана методика синтеза адаптивных систем управления, учитывающая темп изменения возмущений и разнотемповость процессов в замкнутых системах, что позволяет повысить качественные показатели переходных процессов в условиях ненаблюдаемых переменных возмущений. Особенность предлагаемой методики состоит в формировании целевой функции в зависимости от рассогласования между желаемыми и действительными значениями первых производных координат состояния (в частных случаях первых производных выходных переменных или старшей производной выходной переменной);

выборе коэффициентов передачи адаптора с учетом темпа ненаблюдаемых возмущений; согласовании коэффициентов блока желаемой динамики (эталонной модели), адаптора и фильтра оценки производных для обеспечения устойчивости системы. Основные теоретические выводы о свойствах системы иллюстрированы результатами численного моделирования.

В пятой главе выполнен синтез адаптивных регуляторов с уменьшенным числом контуров настройки параметров (синтез адаптивных систем пониженного порядка). В рассматриваемом классе систем адаптивного управления количество контуров настройки параметров регулятора непосредственно зависит от количества возмущений, учитываемых в модели объекта. Это приводит к относительно высокому порядку замкнутой системы и определенным трудностям при настройке адаптивного регулятора. В работе предложен способ уменьшения настраиваемых параметров за счет изменения представления возмущений в модели объекта управления.

Рассмотрен класс одноканальных линейных нестационарных объектов, модель которых задана дифференциальным уравнением вида:

n-y(n) t + (t)y(i)(t) = b(t)u(t)+ (t). (24) ( ) i i=Пусть аддитивное возмущение t удовлетворяет (2), а i t,i = 0,n -1, и ( ) ( ) b t, условиям разложения в ряд Тейлора. Примерами систем (24) являются ( ) динамические системы с периодическими коэффициентами, к которым относятся электрические контуры с переменными значениями сопротивлений.

Периодическими аддитивными возмущениями могут быть моменты сопротивлений в механической системе с упругими колебаниями, в трехфазном асинхронном двигателе при переменной нагрузке и так далее.

В адаптивной системе, синтезированной по модели (24), количество настраиваемых параметров регулятора равно n + 2, а полный порядок с учетом фильтра оценки производных - 3n +1. С целью уменьшения контуров адаптации предложено изменить описание возмущений в (24). Выполнена замена переменных параметрических возмущений соответствующими членами ряда Тейлора. В зависимости от количества учитываемых членов ряда предложены два вида модифицированных моделей. Уравнение, в котором выделены стационарная и нестационарная части, названо моделью первого вида, n-% y(n)(t)+ (t0)y(i)(t) = b(t0)u(t) + M1(t, y,u), (25) i i=n-%% % % где M1(t, y,u) =- (t) y(i)(t)+ Rb(t)u + (t), Ri (t) = i(1)(t0)(t - t0) +K+ Ri i=i(q)(t0) b(q)(t0) % + (t - t0)q +... + Ri, Rb(t) = b(1)(t0)(t - t0) +K+ (t - t0)q +... + Rb.

q! q! Во втором виде модели, в отличие от первой, присутствует составляющая % 0(t)y(t), n-% % y(n)(t) + (t0)y(i)(t) + 0(t)y(t) = b0u(t) + M2(t, y,u), (26) i i=n-%% % %& где M2(t, y,u) =- (t)y(i)(t)+ Rb(t)u t + (t) 0(t) = 0(t0)(t- t0). Это, ( ) Ri i=связано с тем, что изменение параметра при выходной переменной оказывает более значимое влияние на характеристики объекта, чем i(t), i =1,n -1. При ограниченных значениях управляющих воздействий, выходных переменных и их производных до (n-1) – порядка, а также элементов вектора возмущений, можно говорить об ограниченности амплитуды и темпа изменения новых комбинированных возмущений Mi : max Mi() < cMi, cMi = const, i =1,.

t0tt f Адаптивная система с сигнальной настройкой имеет порядок 2n +1 и синтезирована по модели (25). Адаптивный закон управления имеет вид n- -% u t = b0 F z,r + (27) ( ) ( ) ( ) a z(i) t - k (t), 0i i= гладкий и релейный алгоритмы адаптации соответственно & & % % k (t) = l z(n) t - F z,r, k (t) = signl z(n) t - F z,r, (28) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) z, % & где z = z,..., z(n-1) , z(i) - оценки y(i). Система с сигнально-параметрической настройкой и порядком 2n+2 синтезирована по модели (26). Структуры адаптивного регулятора и адаптора описываются уравнениями n- -% u t =b0 F z, r + a0i z(i) (t) + k0 (t) y(t) - k (t), (29) ( ) ( ) i= & & % % k0(t) = l0 z z(n) t - F z,r, k (t) = l z z(n) t - F z,r. (30) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) () ( ) Вид функций l0, l и условия выбора , определены с помощью второго метода Ляпунова. Для системы с сигнальной настройкой (25), (27) и (28) требуется выполнение условия l > 0. Это значит, что l может принимать ±h значения: l =1, l = yh или l = , где = y(n) - F, h = 0,2. Коэффициент адаптора должен удовлетворять условию > cM1. В системе с сигнальнопараметрической настройкой (26), (29), (30) подобные условия имеют вид cM 2 + c % l0 =- y, l = 1, >, где – допустимая динамическая ошибка, cy & & % 0 < < , cM 2 > max M (t, y(i),u), c > max 0(t) ; cy < min y t +1, ( ( ) ) % t0tt t0tt t0tt f f f cy 0. Для систем с релейным адаптором (4) условия выбора параметров ce + c1 + cM % & % следующие: l1 = -1, l2 = y, l3 = l4 =1, 0 >, где c1 > max 0 y, % t0 tt cyf & ce > max yea, cy1 < min y +1, ce,c1 = const, cy1 > 0.

( ) % t0tt t0 tt f f Таким образом, предложенные виды модельного представления объектов (25) и (26) отличаются описанием возмущений, количество которых меньше, чем в исходной модели (24), при сохранении всех динамических свойств.

Использование моделей (25) и (26) в процедуре синтеза адаптивных систем приводит к сокращению настраиваемых параметров регулятора по сравнению с системой, рассчитанной по исходной модели (24). Теоретическое исследование синтезированных систем показал достижение поставленной цели с помощью одного или двух контуров адаптации в канале управления.

В системах управления, рассчитанных для одного объекта различными методами и обладающих заданными показателям качества, асимптотические значения управляющих воздействий совпадают. Отличия между управляющими воздействиями наблюдаются в переходном процессе при отработке начальных условий или внешних воздействий, когда они достигают своих максимальных значений. В синтезированных адаптивных системах это связано с тем, что управляющие переменные имеют разные составные части, определяемые настраиваемыми параметрами, которые, в свою очередь, можно интерпретировать как новые управления относительно обобщенного настраиваемого объекта. Рекомендации по выбору вида модельного представления объекта, адаптивного регулятора и параметров системы получены на основе анализа формирования управляющих воздействий на начальном этапе работы системы. В первый момент времени h1 управляющие воздействия формируются в зависимости от k,h1, так как k0, h1 0, что объясняет равенство оценок управляющих воздействий в рассмотренных системах. В следующий момент времени h2 справедливо соотношение us,h2 > usp,h2, где us,h2, usp, h2 - управления в системах с сигнальной и сигнальнопараметрической настройками соответственно. Значения управляющих -переменных us, hj и usp,hj при j =1,2 существенно зависят от b0 b*, где b0, b*- коэффициенты при входных сигналах объекта и эталонной модели соответственно. По результатам анализа определена оригинальная зависимость n n T* b0ur или T* 1- est b0ur при u t ur, 0 t < , ( )-1 ( )( )-1 ( ) ( ) ( ) которая позволяет учесть ограничение на управление при выборе корней * эталонного характеристического полинома замкнутой системы. Здесь T - среднегеометрическая постоянная времени эталонной модели, est - допустимая относительная статическая ошибка, ur - величина допустимого входного сигнала объекта управления.

Уменьшение значений управляющих воздействий на начальных интервалах переходных процессов возможно с помощью «сглаживания» задающего воздействия. В работе исследовано влияние предварительных фильтров, формирующих входной сигнал замкнутой системы, на величину управляющего воздействия в переходном процессе. Обычно формирующие фильтры используются для приближения передаточных функций системы автоматического управления к желаемому виду. Входные фильтры не охватываются главной обратной связью, поэтому не влияют ни на обратную связь, ни на чувствительность системы, ни на подавление возмущений.

Выполнен анализ адаптивной системы с двумя видами формирующих фильтров (ФФ), разработана последовательность расчета параметров непрерывного ФФ, обоснована структура импульсного формирователя входного сигнала.

В адаптивной системе с последовательным включением формирующих фильтров наблюдаются выходные процессы желаемого качества при меньшем значении управляющего воздействия по сравнению с системами без ФФ. Это связано с тем, что в системах с ФФ заданное качество переходных процессов достигается при меньших значениях коэффициентов передачи адаптора.

Данный эффект иллюстрируется результатами, полученными для системы с двумя настраиваемыми параметрами (см. таблицу). В таблице приведены значения u, характеризующие уменьшение максимальной по модулю величины управляющего воздействия umax в системах с фильтрами относительно umax в системе без ФФ. Свойства систем с предложенными структурами ФФ подобны, и выбор между ними определяется особенностями реализации.

По результатам исследований сформулирована оригинальная методика синтеза адаптивных систем с одним или двумя контурами настройки параметров в каналах управления (адаптивных систем Таблица пониженного порядка).

Сравнение систем по величине umax Стационарный Нестационарный Методика состоит из Входной ОУ ОУ пунктов и отличается тем, что сигнал u,% u,% umax umax синтез адаптивного регулятора проводится по предло1(t) 58.0 10.0 женным модифицированным % 33.0 r (t) (ФФ-1) 2.5 моделям объектов; тип адап% 31.5 46 тации (сигнальная, сигнальноr (t) (ФФ-2) 3.75 62.параметрическая, параметрическая) выбирается по эффективности управления, которая оценивается достижимостью желаемых показателей качества процессов при управляющем воздействии из заданного ограниченного множества.

В шестой главе разработаны адаптивные регуляторы для класса многорежимных динамических систем на основе результатов предыдущих глав.

Описание динамических характеристик многорежимных объектов выполнено с помощью моделей динамических систем с возмущениями комбинированного типа. Задача управления объектами при произвольной и неизвестной последовательности смены режимов в условиях неопределенности математической модели и характеристик внешней среды решена с помощью одного регулятора с настраиваемыми параметрами. Обосновано применение адаптивных регуляторов с сигнальной и сигнально-параметрической настройками.

Рассмотрен класс многорежимных объектов, динамические свойства которых описываются моделями переключаемых систем. В пространстве состояний модель одноканального многорежимного объекта имеет вид & x t = Al t x t + Bl t u t, y t = Cx t, x Rn, u, y R1, (31) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) T где Bl = ( ) bl0, K,bl n-1 содержит n - m +1 нулевых элементов, n > m ;

0 I C = 1 0 K 0 ; Al =, где 0- нулевая матрица размера n -1 1, I - [] ( ) T al T -al0, -al1, L, -al n-1. Индекс l единичная n -1 n -1 матрица, al = ( ) ( ) определяет рабочее состояние объекта, l =1, L. Система (31) имеет устойчивую нулевую динамику, t0 t t и l =1, L. В общем случае последовательность f переходов (переключений) от одной подсистемы к другой неизвестна, но для определенности подсистемы пронумерованы в порядке их активизации.

Модель (31), записанная относительно выходных переменных, имеет вид al t, p y t = bl t, p u t. (32) ( ) ( ) ( ) ( ) n-1 m j Здесь al t, p = pn + ( ) ( ) ( ) a (t) p(i) ; bl t, p = b t p ; bl0 0, sign blj b(l+1) =li lj j i=0 j=для l =1, L. Неизвестные параметры ali, blj образуют вектор возмущений, T l =...,aln-1, bl0,...,blm , элементы которого ls удовлетворяют условиям al0, 0 ls t 0, ( ) ls где % =% t - гладкая функция, tl < t < tl+1, tl+1 = tl +l, t0 tl < tf, ( ) ls ls t - t0 >l > tn. (34 а) ( ) f Здесь l, tn- временной интервал функционирования l-ой подсистемы и время переходного процесса соответственно, tl - момент l-ого переключения. Вектор o состоит из элементов os = const, s = 0,n + m +1, которые либо известны, либо определяются из условий работы системы. Уравнение (32) описывает динамические свойства линейной одноканальной системы с произвольными и достаточно медленными переключениями, удовлетворяющими (34 а).

Задача синтеза управляющего устройства для объекта (31) состоит в определении структуры и параметров адаптивного регулятора с целью стабилизации системы при произвольной последовательности смены режимов и ограниченных ненаблюдаемых возмущениях. На первом этапе синтеза в (32) с учетом модели возмущений (34) выделены в явном виде стационарная и нестационарная части, т. е. от (32) сделан переход к уравнению n-1 m j y(n) t =- y(i) t + (35) ( ) ( ) ( ) ( ) a b u( ) t + ml %, X, 0i 0 j l i=0 j=где ml =% T X - новое возмущение, удовлетворяющее неравенствам l & ml %, X < , ml %, X < lm2, lmr =const, lmr < ; l =1, L; r =1,2.

( ) ( ) l lm1 l T T Здесь X = y,...,- y(n-1),u,...,u(m) ; % =l -0, l =...,aln-1,bl0,...,blm ;

l al0, n-T 0 =,...,a0n-1,b00,..., b0m . Допущения: в (35) полиномы 0 p = ( ) a pi и 0i ai=m j b0 p = ( ) b p - гурвицевы. Структура адаптивного регулятора определена 0 j j=согласно методике, изложенной в главе 5, и имеет вид b0 p u t = - p + 0 p y t + km t + a0r, (36) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) n- где p = pi - характеристический полином эталонной модели.

( ) a i i=Особенность модели (35) состоит в том, что темп изменения ml соизмерим с & & % & темпом процессов системы, max ml max %T X при l 0. Поэтому для (36) l tt необходим быстрый алгоритм формирования km(t). Этому требованию удовлетворяет интегральный закон от рассогласования между текущим и желаемым значениями старшей производной выходной переменной. Для повышения форсирующих свойств использован релейный алгоритм адаптации & % km(t) = lm sign y(n) t - F y t, r, (37) ( ) ( ( ) ) ( ) m T % где y t = y t,..., y(n-1) t.

( ) ( ) ( ) Анализ устойчивости l-ой подсистемы (35) - (37) выполнен с помощью общей функции Ляпунова, доказано утверждение:

Утверждение 6. l-я подсистема глобально асимптотически устойчива, если выполняются условия lm > 0 и > lm2, а также (33) и m % % & ml l, X < и ml l, X 0 вспомогательная функция может иметь вид:

lm =1 либо lm =l0 + y-h, либо lm =l0 + elmh, где l0 = const 0, h = 0,2. Вид вспомогательной функции влияет на быстродействие алгоритма и соответственно качественные свойства замкнутой системы.

Система (35) подобна (32), если справедливы (33), (34) и (38) для любого l =1, L. На основе анализа общей функции Ляпунова и в соответствии с условиями глобальной асимптотической устойчивости переключаемых систем сформулировано утверждение.

Утверждение 7. Замкнутая система (32), (36) и (37), состоящая из глобально асимптотически устойчивых подсистем, с произвольной последовательностью переключений, такой что t - t0 >l > tn, l =1, L, и ( ) f lm > 0, > , где max =max <, l =1, L, является глобально m max lml асимптотически устойчивой, если асимптотически устойчивы все возможные парные коммутации векторных полей, определяющих подсистемы.

В работе также рассмотрена задача адаптивной стабилизации динамических характеристик многоканальных многорежимных систем посредством одного регулятора. Сначала решение получено на основе общей методики синтеза адаптивных систем с разнотемповыми процессами. Затем показана применимость к классу многоканальных объектов методики проектирования систем с уменьшенным числом контуров настройки.

Объектам, в которых при переходе от одного режима работы к другому происходит мгновенное изменение параметров, поставлена в соответствие модель вида & x t = Al (t)x t + Bu t, y t = Cx t, (39) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) где detCB 0; Al (t) = {alij (t)} - матрица коэффициентов, элементы которой alij (t), i, j =1,m, на интервалах между соседними переключениями имеют l производные любого порядка в окрестности рабочей точки и удовлетворяют 0 & условиям alij (t) l > tn, ( ) f l =1, L. В моменты смены режимов справедливо неравенство yy | yi(tl - ) - yi(tl + ) |< , i =1,m, l =1, L, (40) y y где - малая величина, 0 < <1. Для параметрических возмущений alij (t) введена модель % alij (t) = a0 + alij (t), (41) ij & % % alij t < 1lij, alij t < 2lij, slij =const (42) ( ) ( ) для s =1,2; i, j =1,m ; l =1, L. Оценки значений aij, sij полагаются известными, i, j =1,m. Использование модели возмущений (41) позволило описать динамические свойства объекта рассмотренного класса в виде системы линейных дифференциальных уравнений с кусочно-непрерывными возмущениями. С учетом (41) выполнен переход от (39) к следующей модели % & x t = A0 + Al t x t + Bu t, y t = Cx t, (43) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) % где Al t = a t A0 = aij - гурвицева матрица, элементы которой могут ( ) ( ) { } {% };

lij быть параметрами системы либо в номинальном режиме работы, либо в начальный момент времени. Модель объекта (43) использована в процедуре синтеза регулятора, и получен закон адаптивного управления T & & u = (CB)-1 F - C A0 + K x, K =- sign x F - Cx, (44) ( ) ( ) ( ) где K(t) = {kij (t)}- квадратная m m матрица настраиваемых параметров, > 0 ;

& & F = ym(t), ym(t) = C Axm t + Br. Уравнения (43) и (44) описывают ( ) ( ) адаптивную систему с параметрической настройкой.

Показано, что благодаря предложенной модели возмущений (41) и быстрому алгоритму настройки возможно сокращение количества настраиваемых параметров регулятора. Уравнение l -ой подсистемы, записанное относительно выходной переменной имеет вид % & y (t) = C A0x t + Bu t + Ml x, Al, (45) ( ) ( ) ( ) ( ) %% где Ml x, Al = C Al t x t ( ) ( )- новое комбинированное возмущение размера m 1, ( ) удовлетворяющее условию & % max Ml x, Al < l, l = const, tl t tl+1, l =1, L, (46) ( ) x,t & так как выполняются (40) и (42), причем max Ml x t max x t в случае ( ) ( ) ( ) tt & % Al t 0. Для определения адаптивного закона управления и алгоритма ( ) адаптации использована последовательность проектирования систем с сигнальной настройкой, получено & & u = (CB)-1 F - CA0x - Km, Km =-sign F - y. (47) ( ) ( ) Для многорежимного объекта (43) также синтезирован адаптивный регулятор с сигнально-параметрической настройкой. Согласно ранее сделанным допущениям функции alij (t) имеют производные любого порядка в окрестности рабочей точки. После разложения в ряд Тейлора alij (t) и % выделения первого члена разложения, матрица параметров Al (t) представлена в виде суммы трех составляющих % % %1(t) % Al (t) = Al (t0) + Al + Al2(t), % %1(t) & % %1 % где Al (t0) = alij t0, alij t0 = const ; Al = diag alii t, alii t = alii t0 t - t0 ;

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) {% } {% } % Al2(t) = alij t, ( ) {% } %(2) %(q) alij t0 alij t( )(t - t0 ) +...+ ( )(t - t0 ) +...+ Ra, i j;

2 q & % alij t0 t - t0 + ( )( ) % lij 2! q! %alij t = ( ) %(2) %(q) ( )(t - ) ( )(t - ) 2 q a t0 t0 +...+ alij t0 t0 +...+ Ra, i = j.

lij % lij 2! q! % Подставив alij (t) в уравнение l - ой подсистемы, записанное относительно выходной переменной, имеем %1(t)x % & y(t) = C A0x t + Al t + Bu t + M x, Al2, (48) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) % % % где M x, Al2 = Al t0 - A0 + Al2(t) x t. Тогда структура регулятора с ( ) ( ) ( ) ( ) сигнально-параметрической настройкой описывается уравнениями u = (CB)-1F - (CB)-1 CA0x + K1(t)x + Km(t), ( ) (49) && && k1i = sign xi yi - Fi, kmi = sign yi - Fi, () () () i i где K1(t) = diag k1i, Km(t) = col kmi - матрицы параметров регулятора.

{ } { } Анализ асимптотической устойчивости адаптивной системы с сигнальной настройкой выполнен с помощью общей функции Ляпунова в виде квадратичной формы. Доказано, что l -я подсистема (45) и (47) глобально асимптотически устойчива, если выполняются условия (42) и > l. Замкнутая система (39) и (57), состоящая из асимптотически устойчивых подсистем, глобально асимптотически устойчива для произвольной последовательности смены режимов, если выполнено условие (40), асимптотически устойчивы парные коммутации векторных полей, определяющие подсистемы, длительность функционирования в каждом l -ом режиме l удовлетворяет неравенству t - t0 >l > tn, l =1, L, и ( ) f > , max =max . (50) max l 1lL По результатам анализа сформулированы соответствующие утверждения.

С помощью общей функции Ляпунова и метода разделения движений исследована устойчивость адаптивных многорежимных систем с фильтром оценки производных. Требуемые производные выходных переменных подсистем оцениваются с помощью малоинерционной системы & 1z = Az y - z. (51) ( ) Решены следующие задачи: определены условия устойчивости подсистемы быстрых движений и условия сходимости медленных процессов к заданной траектории для системы (39), (47) и (51). Доказано, что если устойчива система (39) и (47), то адаптивная система с фильтром оценки производных (39), (47) и % %-1 % (51), в которой > ; 1 < 2 или 1 2, где 2 = , = max, i =1,m, max i i также асимптотически устойчива. Выполнение приведенных условий обеспечивает устойчивость быстрых движений и сходимость медленных процессов к заданной траектории. Последнее из возможных соотношений малых параметров 1 > 2 не рассмотрено, так как в главе 3 показано, что в этом случае адаптивная система, имеет неустойчивые быстрые процессы.

Выбором коэффициентов адаптора согласно (50) удается обеспечить отклонение выходной переменной системы от заданной траектории не более требуемого значения в моменты переключений.

Таким образом, показано, что разработанные быстрые интегральные алгоритмы адаптации применимы в системах управления многорежимными объектами с произвольной и неизвестной последовательностью смены режимов. По разработанной оригинальной методике синтеза адаптивных систем, в которой используются предложенные виды модельного представления объектов, выполнен расчет многоканального и одноканального регуляторов, содержащих не более двух настраиваемых параметров в соответствующих каналах. Аналитические и имитационные исследования показали, что в адаптивных многорежимных системах обеспечиваются заданные качественные показатели переходных процессов в условиях неопределенности математических моделей и характеристик внешней среды.

В седьмой главе рассмотрен ряд прикладных задач, решение которых выполнено предложенными в работе способами. Показано, что регуляторы с быстрыми алгоритмами настройки параметров могут успешно применяться в системах управления колебательными объектами. Это относится к объектам с периодическими коэффициентами, а также к объектам, колебательные свойства которых обусловлены особенностями структур. В работе выполнен синтез адаптивной системы стабилизации маятника. Рассмотрена модель перевернутого маятника (стержня), шарнирно закрепленного на подвижной тележке, перемещающегося по горизонтальной поверхности. Объект представляет собой многоканальную систему с одной входной и двумя выходными переменными. Синтез регулятора с сигнальной настройкой выполнен по исходной нелинейной модели объекта управления. На рисунке изображены процессы, наблюдаемые в системе при воздействии на маятник импульсного внешнего возмущения.

Система отличается разнотемповостью процессов, что иллюстрирует рисунок 6. Быстрым процессам соответствует начальный участок фазовой траектории, при этом изображающая & точка движется вдоль оси s при относительно постояна ных значениях угла отклонения и перемещения s.

После стабилизации быстрых процессов свойства системы описываются уравнениями медленных движений, при этом изображающая точка движется по б Рисунок 5 – Графики процессов при действии спиралевидной траектории к импульсного возмущения;

состоянию равновесия.

a – угол отклонения маятника;

б– перемещение тележки Организация устойчивых разнотемповых процессов, с одной стороны, позволила стабилизировать положения тележки и маятника при достаточно больших углах отклонения от вертикальной оси последнего, а, с другой стороны, привела к трудностям в согласовании коэффициентов адаптивного регулятора, адаптора и фильтра оценки производных. Установлено аналитически и иллюстрировано результатами численного моделирования, что процессы в фильтрах и адапторах должны быть быстрыми, в то время, как эталонные процессы для подсистем «маятник» и «тележка» - медленными. Определено оптимальное по условию минимизации конечного положения тележки соотношение между их темпами.

По результатам исследования разработана методика расчета адаптивных систем для стабилизации мятников рассмотренного вида.

Далее в работе рассмотрена задача адаптивной стабилизации положения якоря электромагнитного исполнительного устройства. В качестве объекта управления выбран однокатушечный электромагнит с цилиндрическим магнитопроводом и внешним притягивающимся якорем. Решена задача стабилизации положения якоря относительно заданного значения при Рисунок 6 – Проекции фазового переменном внешнем усилии. Эффект портрета адаптивной системы на изменения внешнего усилия учитывается в & плоскости подпространства s,s, параметрическом и аддитивном возмущениях нелинейной модели объекта. Показатели качества работы системы заданы апериодическим видом переходного процесса (перерегулирование не более 10%), быстродействием - tn 0,1 c (с точностью eст =25%); максимальным допустимым отклонением xmax 2,510-3 м при заданном значении положения якоря 0,01м. Расчет адаптивного регулятора выполнен по методике, изложенной в главе 4. В системе использованы гладкие алгоритмы адаптации (4). Для обеспечения удовлетворительного качества выходных процессов коэффициенты адаптивного регулятора и фильтра оценки производных выбраны согласно рекомендациям, приведенным в главах 3 и 4. Работоспособность синтезированной системы исследована вторым методом Ляпунова и численным моделированием. Иллюстрация процессов при периодическом изменении внешнего усилия приведена на рисунке 7. В рамках численного моделирования выполнен ряд экспериментов по изучению влияния различных начальных координатных и параметрических рассогласований, изучению влияния параметров ограниченных возмущений на показатели качества выходных процессов замкнутой системы. Проведенный анализ выявил отсутствие неустойчивых внутренних контуров, которые возникают в ряде адаптивных систем при параметрической настройке регулятора, и показал справедливость основных выводов.

Рисунок 7 - Графики напряжения на обмотке и перемещения якоря В заключительной части седьмой главы получена структура адаптивного регулятора для управления движителем автономного подводного аппарата.

Сложность управления любым подводным аппаратом связана в первую очередь с многообразием режимов работы, к которым относятся: движение с переменной скоростью, позиционирование, зависание в точке, маневрирование при преодолении препятствий и другие. На динамические характеристики подводного аппарата влияют скорость течения воды, ее плотность, переменный момент инерции и другие возмущения. Большой вклад в создание математических моделей подводных аппаратов и синтез управляющих устройств внесли работы Агеева М.Д., Киселева Л.В., Филаретова В.Ф. и других специалистов.

Рассмотрена математическая модель, состоящая из линейного дифференциального уравнения, описывающего состояние движительного комплекса, и нелинейного уравнения выхода. Особенностью разработанной последовательности расчета адаптивной системы является предварительная линеаризация уравнения выхода и организация разнотемповых движений за счет введения обратной связи по производной выходной переменной, оценка которой получена с помощью малоинерционной системы, использования быстрого релейного алгоритма настройки параметров регулятора. Линеаризация уравнения выхода привела к более простой структуре адаптивного регулятора по сравнению со структурой, полученной по исходным уравнениям, но в то же время внесла дополнительную неопределенность в модель объекта.

При имитационном исследовании синтезированной системы номинальное значение силы тяги (выходной переменной) задано равным д = 300 Н, перерегулирование -0%, время переходного процесса - tп 0,5 с, допустимая статическая ошибка - es 1%. В качестве неконтролируемых возмущений рассмотрены скорость течения воды, обобщенный коэффициент момента, момент инерции вращающихся частей движителя с учетом присоединенного момента инерции жидкости (рисунок 8), которые моделировались как постоянными, так и переменными, изменяющимися по гармоническому закону.

Синтезированная система показала малую чувствительность к перечисленным возмущениям, а также к структурному возмущению, возникшему из-за линеаризации уравнения выхода. Как следствие получены удовлетворительные показателями качества переходных процессов (рисунок 8).

Рисунок 8 - Графики переходного процесса и управляющего воздействия при переменных возмущениях Рассмотренные конкретные примеры показали не только применимость разработок предыдущих глав, но и возможность расширения классов объектов, для которых справедливы основные выводы работы. Предложенные структуры адаптивных управляющих устройств для некоторых видов электромагнитных и электромеханических объектов пригодны к применению в тех задачах, когда необходимо обеспечить малую чувствительность систем к ограниченным переменным возмущениям различных видов.

Заключение. В диссертационной работе решена крупная проблема по разработке теоретических основ (модели, алгоритмы, методики, условия, аналитические зависимости) анализа и синтеза адаптивных систем управления многоканальными и многорежимными объектами, ориентированных на повышение качества работы в условиях неконтролируемых переменных возмущений различных видов, имеющая важное научное и прикладное значение для развития технологий создания интеллектуальных систем управления, а именно:

1. Предложены два вида модельного представления объектов, отличающиеся содержанием комбинированных возмущений, количество которых меньше, чем в исходной модели, при сохранении всех динамических свойств;

2. Разработаны быстрые интегральные алгоритмы адаптации систем управления непрерывными многоканальными и одноканальными объектами, многорежимными объектами с произвольной и неизвестной последовательностью смены режимов, одноканальными дискретными линейными объектами, отличающиеся использованием оценок первых производных координат состояния или вектора первых производных выходных переменных, или в случае одноканальных систем производных выходной переменной, включая старшую, которые работоспособны при ограниченных ненаблюдаемых возмущениях различных видов как быстро-, так и медленноменяющихся по сравнению с основными процессами;

3. Разработана методика синтеза систем управления с быстрыми алгоритмами адаптации, отличающаяся учетом темпа изменения возмущений и разнотемповостью процессов в замкнутых системах, что позволяет повысить качественные показатели переходных процессов в условиях ненаблюдаемых переменных возмущений;

4. Разработана оригинальная методика синтеза адаптивных систем по предложенным видам модельного представления объектов, в результате чего в канал управления вводится не более двух контуров настройки параметров для обеспечения заданных качественных показателей переходных процессов в условиях ненаблюдаемых переменных возмущений различных видов;

5. Дано аналитическое обоснование и проведено имитационное исследование достижения поставленных целей функционирования адаптивных систем с разнотемповыми процессами, синтезированных по разработанным методикам. Определены условия реализуемости алгоритмов адаптации, условия устойчивости и найдены оценки времени сходимости выходных процессов синтезированных систем к желаемой траектории при действии ограниченных переменных возмущений, найдены оценки влияния аддитивных возмущений на установившиеся ошибки и ошибки формирования управляющих воздействий, получена оригинальная аналитическая зависимость между величиной управляющего воздействия и коэффициентами эталонного уравнения, на основе которых сформулированы рекомендации по выбору параметров адаптивных систем в зависимости от условий их функционирования.

Определены структуры и получены рекомендации по выбору параметров фильтров, формирующих входные сигналы на систему, способствующих уменьшению величины управляющего воздействия в переходном процессе;

6. На основе разработанных методик предложены структуры адаптивных управляющих устройств для маятниковой системы, электромагнитного исполнительного устройства, движительного комплекса автономного подводного аппарата. Свойства адаптивных систем малочувствительны к ограниченным переменным возмущениям рассмотренных видов.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК 1. Шпилевая О.Я. Анализ влияния ограниченных возмущений на свойства адаптивной системы стабилизации // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. №3. С. 77-85. (Shpilevaya O.Ya. Analyzing the Effect of Bounded Disturbances on Properties of Adaptive Stabilization System // Journal of Computer and Systems Sciences International, 2008. Vol. 47. № 3. Р. 404–412.) 2. Шпилевая О.Я. Исследование разнотемповых процессов в адаптивной системе // Известия РАН. Теория и системы управления.2009. №6. С. 46-52. (Shpilevaya O.Ya.

Studying Two-Time Scale Processes in an Adaptive System // Journal of Computer and Systems Sciences International, 2009. Vol. 48. № 6. Р. 899–905.) 3. Шпилевая О.Я. Об одном способе уменьшения порядка адаптивного регулятора // Автометрия, 2006. 42. № 2. С. 38-48.

4. Шпилевая О.Я. Формирование управляющих воздействий в системах прямого адаптивного управления // Автометрия, 2009. Т. 45. № 5. С. 90-102. (Shpilevaya O.Ya. Generation of Control Actions in Direct Adaptive Control Systems // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2009. Vol. 45. № 5. Р. 454–463.) 5. Шпилевая О.Я., Иваненко Е.В. Особенности использования нескольких эталонных моделей в адаптивной системе управления // Автометрия. 2008. № 1. С. 59-69.

(Shpilevaya O.Ya., Ivanenko E.V. Adaptive Stabilization Systems with Several Reference Models // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2008. Vol.

44. № 1. Р. 43–51.) 6. Шпилевая О.Я., Котов К.Ю. Переключаемые системы: устойчивость и проектирование (обзор) //Автометрия.2008. Т. 44. № 5. С. 71-87. (Shpilevaya O.Ya., Kotov K.Yu. Switched Systems: Stability and Design (Review) // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2008. Vol. 44. № 5. P.439–449.) 7. Похлебаева М.С., Шпилевая О.Я. О некоторых свойствах системы стабилизации однозвенного маятника Фуруты // Научный вестник НГТУ. Новосибирск: НГТУ, 2007. № 4(29). С. 43-54.

8. Шпилевая О.Я., Мальцев А.С. Об адаптивной стабилизации переключаемой системы // Научный вестник НГТУ. 2008. № 3 (33). С. 188-192.

9. Шпилевая О.Я., Уберт А.И. О свойствах системы управления вибромашиной // Научный вестник НГТУ. 2010. № 1 (38). С. 21-26.

10. Шпилевая О.Я., Шалаев А.И. Разработка системы управления движением подводного аппарата // Научный вестник НГТУ. 2009. № 3 (57). С. 23-30.

Авторское свидетельство 11. А.С. 1191883 СССР, МКИ G 05 В 13/02. Система управления нестационарными объектами / Востриков А.С., Шпилевая О.Я. Подано 09.02.1984. Опубликовано 15.11.1985. // Бюлл. изобрет., 1985. № 42. Приоритет от 09.01.1984.

Публикации в рецензируемых изданиях 12. Шпилевая О.Я. Адаптивные системы с эталонными моделями: Учебное пособие.

Новосибирск: изд-во НГТУ, 2007. 103 с.

13. Шпилевая О.Я. Адаптивная стабилизация систем с параметрической неопределенностью на основе принципа локализации // Проблемы управления и информатики, 2004. № 6. С.19 - 25.

14. Шпилевая О.Я. Система стабилизации с сигнальной настройкой // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 2008. № 2. С.17-20.

15. Шпилевая О.Я. Стабилизация динамических характеристик на основе принципа адаптации // Электронная техника. М.: ЦНИИ "Электроника", 1993. Сер.7.

Вып.2(17 7) - 3 (178). С. 10-13.

16. Востриков А.С., Шпилевая О.Я. О разнотемповых движениях в нелинейной адаптивной системе // Вторая международная конференция по проблемам управления. Избранные труды в двух томах. М.: ИПУ, 2003. Том 1. С. 131-136.

17. Афиногенова Т.Ю., Шпилевая О.Я. Адаптивная система стабилизации якоря электромагнита // Сб. научных трудов НГТУ. 2000. №2(19). С. 84-89.

18. Востриков А.С., Шпилевая О.Я. Адаптивная система управления исполнительным двигателем постоянного тока // Межвуз. сб. научн. тр.: Элементы и системы оптимальной идентификации и управления технологическими процессами. Тула:

Тульский политехнический ин-т. 1989. С. 85-90.

19. Востриков А.С., Шпилевая О.Я. Способ построения адаптивных систем регулирования // Адаптивные системы автоматического управления:

Тематический сб. научн. трудов. Киев: Ин-т кибернетики АН УССР. 1987.

Вып.15. С. 23-27.

20. Шпилевая О.Я. Анализ качества процессов в адаптивной системе стабилизации динамических характеристик // Автоматическое управление объектами с переменными характеристиками / Межвуз. сб. научн. тр., 1993. Новосибирск:

НГТУ. С. 54-64.

21. Шпилевая О.Я. Влияние дифференцирующего фильтра на работу адаптивной системы стабилизации динамических характеристик // Автоматическое управление объектами с переменными характеристиками / Межвуз. сб. научн. тр.

Новосибирск: НГТУ, 1993. Вып. 2. С. 71-80.

22. Шпилевая О.Я. Условия разрешимости задачи синтеза адаптивной системы регулирования // Автоматическое управление объектами с переменными характеристиками / Межвуз. сб. научн. тр. Новосибирск: НГТУ,1991.С.28-33.

23. Шпилевая О.Я. Адаптивная стабилизация разнотемповых движений // Труды IX Международной Четаевской конференции «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением». Иркутск: Институт динамики систем и теории управления СО РАН, 2007. Т. 2. С. 308-316.

24. Шпилевая О.Я. Модели переключаемых систем // Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции, 2009. М.: ИПУ РАН. Т. 1. С.

168-171.

25. Шпилевая О.Я. Робастное адаптивное управление на основе принципа локализации // Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения / Сб. тр. Междунар. научн. конференции под ред. В.А. Подчукаева.

Саратов, 2000. С.169-173.

26. Шпилевая О.Я. Стабилизация маятниковой установки на основе принципа локализации / Мехатроника, автоматизация, управление // Материалы Международной научно-практической конф. Таганрог-Москва: изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. С. 307-312.

27. Afinogenova T.Yu, Shpilevaya O. Ya. Choice of Discrete Adaptive Regulator Parameters / Proc. of the 6-th International Scientific-Technical conference (APEIE2002), Novosibirsk, Russia. 2002. Vol.1. Р. 126-131. [Выбор параметров дискретного адаптивного регулятора] 28. Afinogenova T.Yu, Shpilevaya O. Ya. Non-linear discrete-time adaptive control algorithm for time-varying plans / Proc. of the 4-th International Scientific - Technical conference (APEIE-98), Novosibirsk, Russia.1998. Vol.1. Р. 376-379. [Нелинейные дискретные алгоритмы адаптивного управления для нестационарных объектов] 29. Shpilevaya O. Adaptive Control System with Piece-Wise Perturbations // Preprints of 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing. Moscow. 3-June, 2009. P. 361-366. [Адаптивная система управления с кусочно-непрерывными возмущениями] 30. Shpilevaya O. Design and stability of adaptive switched system // Proceedings 6-th Euromech Nonlinear Dynamics Conference. June 30- July 4, 2008. Saint Petersburg, Russia. 3 p. [Синтез и устойчивость адаптивной переключаемой системы] 31. Shpilevaya O.Ya. Control System with Additive Adjustment on basis of Velocity Vector Method // Modelling, Identification and Control. Proc. of the IASTED Intern. Conf.

Novosibirsk, Russia. 2010. Р. 1. [Система управления с аддитивной настройкой на основе метода вектора скорости] 32. Shpilevaya O.Y. Control systems with low-order adaptive regulators // Modelling, Identification and Control. Proc. of the IASTED Intern. Conf. Novosibirsk, Russia.

2005. Р. 293-296. [Системы управления с адаптивными регуляторами низкого порядка] 33. Vostrikov A.S., Shpilevaya O.Y. Adaptive control systems with two-scale motions // Physics and Control. Proc. of the Intern. Conf. Saint Petersburg. 2005. 799-804.

[Адаптивные системы управления с разнотемповыми движениями] 34. Vostrikov A.S., Shpilevaya O.Ya. Nonlinear Control Systems with Fast Adaptive Algorithm // Proceedings of the IASTED International Conf. Modelling, Identification, and Control. Grindelwald, Switzerland. 2004. P. 444-449. [Нелинейные системы управления с быстрым адаптивным алгоритмом] Отпечатано в типографии Новосибирского государственного технического университета 630092, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, Тел./факс (383) 346-08-Формат 60 Х 4/16 объем 2.75 п.л., тираж экз Заказ № подписано в печать 2010 г.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.